MANOVA ve bağımlı değişkenler arasındaki korelasyonlar: ne kadar güçlü çok güçlü?

11

Bir MANOVA'daki bağımlı değişkenler "çok güçlü bir şekilde ilişkili" olmamalıdır. Fakat bir korelasyon ne kadar güçlü? İnsanların bu konuda fikirlerini almak ilginç olurdu. Örneğin, aşağıdaki durumlarda MANOVA ile devam eder misiniz?

Y1 ve Y2, ve ile ilişkilidir $r=0.3$ $p<0.005$
Y1 ve Y2, ve ile ilişkilidir $r=0.7$ $p=0.049$

Güncelleme

@Onestop'a yanıt olarak bazı temsili alıntılar:

"MANOVA DV'ler arasında orta düzeyde korelasyon bulunan durumlarda iyi çalışır" (San Francisco State Uni ders notları)

"Manova için uygun olan bağımlı değişkenler ilişkilidir" (Amerika Birleşik Devletleri EPA İstatistik Primeri)

"Bağımlı değişkenler kavramsal olarak ilişkili olmalı ve düşük ile orta düzeyde birbirleriyle ilişkilendirilmelidirler." (Kuzey Arizona Üniversitesi ders notları)

"Yaklaşık 0.3 ile yaklaşık 7 arasında korelasyonlu DV'ler uygundur" (Maxwell 2001, Tüketici Psikolojisi Dergisi)

nb Y1 ve Y2 arasındaki karşılıklı ilişkinin tüm bağımsız değişken seviyelerinde aynı olması gerektiği varsayımından bahsetmiyorum, basitçe karşılıklı ilişkinin gerçek büyüklüğü hakkında bu görünür gri alana.

— Freya Harrison
kaynak

1

Kim "çok güçlü bir şekilde ilişkilendirilmemeleri" gerektiğini söylüyor, yani bu teklifin kaynağı nedir?

— onestop

9

Çılgın bir tahmin yapmak: Sıfır korelasyon varsa, ayrı anovas da yapabilir ve böylece görevinizi basitleştirebilirsiniz. Çok yüksek korelasyon varsa, Y değişkenlerinden sadece biri üzerinde anova da uygulayabilirsiniz, çünkü sonuçlar tüm diğerleri için büyük ölçüde aynı olacaktır.

— rolando2

2

Sadece bir not: Bir yanıtı kabul etmememin nedeni Prof Lee'nin dediği gibi net bir yanıt yok gibi görünüyor. Bu yüzden herkesin katkısı faydalıdır.

— Freya Harrison

2

@ Rolando2 (ve diğerleri) ile çok yüksek bir korelasyon olması durumunda, MANOVA'nın değişkenlerden birinde (veya örneğin ortalamalarında) bir ANOVA'ya fazla bir şey eklemediğini , ancak mevcut cevapların hiçbirinde ele alınmayan önemli bir konunun : MANOVA bu durumda neden herhangi bir şekilde daha kötü olur?

— amip

6

Net bir cevap yok. Fikir şu ki, 1'e yaklaşan bir korelasyonunuz varsa, o zaman esas olarak birden fazla değişken değil bir değişkeniniz vardır. Böylece r = 1.00 hipotezlerine karşı test edebilirsiniz. Bununla birlikte, MANOVA fikri size bir dizi ANOVA testinden daha fazlasını vermektir. Bağımlı değişkenleri birleştirirken ortalama kare hatasını azaltabildiğiniz için bir testle ilişki bulmanıza yardımcı olur. Sadece yüksek derecede bağımlı bağımlı değişkenleriniz varsa yardımcı olmaz.

3

$(0.1 \leq r \leq 0.23)$ $(0.24 \leq r \leq 0.36)$ $(r \geq 0.37)$ $r$ $0.37$

Referanslar

Cohen, J. (1988) Davranış Bilimleri için İstatistiksel Güç Analizi. 2. Baskı. Routledge Academic, 567 s.

Cohen, J (1992). Bir güç astarı. Psikolojik Bülten 112, 155–159.

— ils
kaynak

3

Her bir gözlemde ölçülen birden çok DV'deki grupları karşılaştırırken bir MANOVA yürütmenizi tavsiye ederim. Veriler çok değişkenlidir ve bilinen veri durumunu modellemek için bir MV prosedürü kullanılmalıdır. Bu korelasyon temelinde kullanılıp kullanılmayacağına karar vermiyorum. Bu yüzden her iki durumda da MANOVA'yı kullanırdım. Bruce Thompson'ın (ERIC ID ED429110) aşağıdaki konferans belgesinin ilgili bölümlerini okumanızı tavsiye ederim.

ps Ben 'kavramsal olarak ilgili' teklif Stevens kitabından geldiğine inanıyorum.

— Bob P
kaynak

0

MANOVA'da hangi korelasyonların kullanılması ya da kullanılmaması gerektiğine ilişkin iddialar temel olarak "mitlerdir" (bakınız Frane, 2015, "Çok değişkenli iki gruplu tasarımlarda tek değişkenli karşılaştırmalar için Güç ve Tip I hata kontrolü"). Ancak elbette, DV'leriniz neredeyse mükemmel bir şekilde ilişkiliyse (yani 1 veya -1'e yakın), kendilerine neden farklı değişkenler olarak davrandığınızı kendinize sormalısınız.

— Bonferroni
kaynak